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Enregistrement W4324143701 · doi:10.3390/met13030579

High-Entropy Alloy Coatings Deposited by Thermal Spraying: A Review of Strengthening Mechanisms, Performance Assessments and Perspectives on Future Applications

2023· review· en· W4324143701 sur OpenAlexafffund
Rakesh Bhaskaran Nair, Raunak Supekar, Seyyed Morteza Javid, Wandong Wang, Yu Zou, André McDonald, J. Mostaghimi, Pantcho Stoyanov

Notice bibliographique

RevueMetals · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Entropy Alloys Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoConcordia UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHigh entropy alloysAerospaceMaterials scienceCorrosionMicrostructureAlloyTribologyDeposition (geology)Structural materialMetallurgyAerospace engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal spray deposition techniques have been well-established, owing to their flexibility in addressing degradation due to wear and corrosion issues faced due to extreme environmental conditions. With the adoption of these techniques, a broad spectrum of industries is experiencing continuous improvement in resolving these issues. To increase industrial-level implementation, state-of-the-art advanced materials are required. High-entropy alloys (HEAs) have recently gained considerable attention within the scientific community as advanced materials, mainly due to their exceptional properties and desirable microstructural features. Unlike traditional material systems, high-entropy alloys are composed of multi-component elements (at least five elements) with equimolar or nearly equimolar concentrations. This allows for a stable microstructure that is associated with high configurational entropy. This review article provides a critical assessment of different strengthening mechanisms observed in various high-entropy alloys developed by means of deposition techniques. The wear, corrosion, and oxidation responses of these alloys are reviewed in detail and correlated to microstructural and mechanical properties and behavior. In addition, the review focused on material design principles for developing next-generation HEAs that can significantly benefit the aerospace, marine, oil and gas, nuclear sector, etc. Despite having shown exceptional mechanical properties, the article describes the need to further evaluate the tribological behavior of these HEAs in order to show proof-of-concept perspectives for several industrial applications in extreme environments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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